导读:本文包含了效用矩阵论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:效用,矩阵,群体,广义,病态,算法,对策。
效用矩阵论文文献综述
王蕊[1]（2013）在《基于效用矩阵和索引的top-k高效用项目集挖掘研究》一文中研究指出随着信息时代的到来,产生了海量的数据,这些大量数据的背后隐藏着许多人们所需要的信息和知识,人们迫切需要将这些数据转换成有用的信息。传统的频繁项目集挖掘以频繁度作为衡量指标。这样就会导致一些频繁度低,但是效用值高、用户感兴趣的项目集不能被挖掘出来。为了解决这个问题而出现了高效用项目集挖掘。虽然目前已经有很多关于高效用项目集挖掘的研究,但是让用户来设定阈值对于用户来说是一个很困难的事情。如果用户设定的阈值过低,那么过多的高效用项目集将会产生,这就可能导致挖掘算法效率低下,甚至出现挖掘出来的项目集数量超出内存容量。反之将会导致没有高效用项目集产生。用户通过实验不断地调整阈值来得到最终需要的阈值,这一过程对于用户来说是非常繁琐的。为了解决上述问题,本文中提出了一种新的基于效用矩阵和索引的top-k高效用项目集挖掘算法,用户无需设定阈值,只需要给出要挖掘的项目集数量。本文的主要贡献包括：首先,在高效用项目集挖掘中,本文首次提出了利用项目集的真实效用值进行挖掘的算法。这样可以有效地在top-k高效用项目集挖掘中提高边界阈值。其次,本文提出了效用矩阵结构,避免为计算大量的项目集效用值而多次扫描数据库。再次,针对高效用项目集挖掘算法中失去了反单调性,在算法执行过程中无法进行剪枝的问题,本文中提出了基于索引结构的消减策略。最后,本文摒弃了以往由短项目集连接生成长项目集的固有思想模式,根据top-k高效项目集挖掘中的特点,采用了自顶向下的挖掘过程。既可以有效地提高边界阈值,又能减少在挖掘过程中产生的项目集数量。通过理论分析和实验评估,验证了本文提出的基于效用矩阵和索引的top-k高效用项目集挖掘算法的正确性和高效性。(本文来源于《东北大学》期刊2013-06-01）
陈功[2]（2012）在《IP网络中流量矩阵估计及无线网络中效用最大化问题的研究》一文中研究指出针对IP网络规模的日益扩大,数据流量监测对于网络设计和管理所起的作用日益增加。流量矩阵估计主要就是对通信网络中源节点和目的节点对之间的流量进行估算,从而为网络拓扑结构设计、链路容量规划和预测以及路由协议的实现等网络活动提供数据支持和判断依据。现阶段IP网络流量矩阵估计问题已经被越来越多的研究者关注。以目前的技术水平想直接测量流量矩阵是很困难的,目前主要采用间接估计流量矩阵的方法。通常流量矩阵、路由矩阵以及链路负载之间可以用线性方程Y=AX来表示,因此现在普遍将流量矩阵估计问题转化为从Y和A得出OD对之间的流量X值的数学统计推断问题。由于IP网络中,特别是IP骨干网络中,OD对的个数远远大于链路数,这导致方程Y=AX有无数组解,所以流量矩阵估计问题的难点在其高度病态特性。本文的第一部分正是针对流量矩阵估计问题的高度病态特性,通过建立Euclidean优化模型,寻找与某个给定初始流量矩阵的Euclidean距离最近的解作为流量矩阵的估计值。由于初始流量矩阵的选取对于流量矩阵估计问题的求解非常重要,针对现有初始流量矩阵生成方法的缺点,本文在高斯分布的基础上提出了一种新的初始流量矩阵生成方法。再此基础上以Euclidean优化模型为基础,提出了叁种推断流量矩阵的新方法。(1)基于奇异值分解和最优化方法来求解流量矩阵估计问题。通过对路由矩阵进行奇异值分解以及矩阵变换的方式,克服流量矩阵估计问题的病态特性。利用Euclidean距离作为最优化尺度建立优化模型进一步克服该问题的病态特性,并通过优化问题的极值求解获得流量矩阵的最优化估计值。(2)基于广义逆和协方差矩阵求解流量矩阵估计问题,通过广义逆表示流量矩阵估计值的通解,并引入协方差矩阵捕获网络流量的时间空间变化,利用Euclidean距离作为最优化尺度建立优化模型来克服流量矩阵问题的病态特性,最终通过递归计算获得时变网络下流量矩阵的最优化估计值,并给出了实现流量矩阵估计实时评估的步骤和方法。(3)针对MPLM的计算缺陷,利用满秩分解寻找一种更为简单清晰的方法对流量矩阵进行线性无关和线性相关部分的划分,并基于MPLM-Ⅰ方法提出新的流量矩阵估计在线评估方法。通过理论分析和仿真实验可知,本文所提出的新的设计方法比其它的相关算法的性能要好,且得出的流量矩阵估计结果与网络实际值更加接近。在论文的第二部分针对无线网络中效用最大化问题进行深入研究,基于无线传感器网络中生命周期最大化和应用性能即效用最大化,从生命周期和效用的权衡问题进行研究,提出了一个新的思路解决无线传感器网络中生命周期和应用性能的权衡问题。该方法主要利用字典方法作为无线传感器网络中生命周期和应用性能的权衡问题的解决方案的基本思路,通过递归推导网络的最大生命周期。然后在推导的生命周期约束下,将应用性能即网络效用最大化问题表示为优化问题,并再次使用字典方法来实现优化的速率分配。理论分析和仿真实验同样证明了该方法的正确性和有效性。论文的最后一部分总结全文,对前文所述的研究工作进行回顾,并根据目前的研究情况对未来的研究予以展望。(本文来源于《华中师范大学》期刊2012-05-01）
徐选华,李芳[3]（2010）在《一种面向属性残缺偏好效用矩阵的大群体决策方法》一文中研究指出决策成员评价部分决策方案的大群体决策问题可视为属性残缺效用值矩阵下的大群决策问题。文章将残缺效用值转化为区间数形式的效用值,形成了大群体关于全部决策方案的区间数效用值矩阵;对大群体成员进行聚类,根据聚类结果确定成员权重,将该权重和区间数效用值矩阵合成获得了决策方案的排序向量;提出了群体意见反映度指标度量群决策结果反映群体意见的程度,对群决策结果进行评价;提出了成员意见差异度指标修改相应成员的效用值向量。(本文来源于《统计与决策》期刊2010年21期）
张韬[4]（2009）在《价值创新战略:基于组织学习矩阵影响的效用模式分析》一文中研究指出运用组织学习矩阵,构筑了组织学习对企业价值创新的影响模式,指出单环学习是组织价值创新的重要基础,双环学习是实施组织价值创新的重要手段,混合学习通过促进学习来保证组织价值创新得以实现,最终揭示出单一的学习方式并不能保证企业获得持续竞争优势,只有采用与环境特性适配的战略学习组合才是企业基业常青之道。(本文来源于《企业活力》期刊2009年11期）
邢敏[5]（2009）在《广义期望效用双矩阵博弈理论及实验研究》一文中研究指出伴随着对传统期望效用理论的争议和批驳,各种广义期望效用理论逐渐涌现出来。虽然这些理论在经济学领域已经得到了一定发展,但是其在博弈论中的应用依然面临瓶颈。研究广义期望效用理论在博弈模型中的应用不仅会为博弈论的发展提供新的思路,而且将使博弈理论的研究更加贴近现实的经济行为,从而具有重要的理论意义和实践意义。正是基于这样的考虑,本文在系统地梳理了相关文献的基础上,以RDEU广义期望效用理论为背景,以双矩阵博弈模型为研究切入点,以构造情绪函数为途径,建立了广义期望效用双矩阵博弈模型,并通过实验的方法,研究了情绪对博弈决策的影响。论文首先对博弈论发展概况、双矩阵博弈的特点和实验博弈的最新发展进行了分析研究,尤其对实验博弈的最新发展进行了详细地评述。对比分析了各种广义期望效用理论的演化过程,其中深入探讨了RDEU广义期望效用理论的产生、发展和应用的现状。在此过程中对贯穿于广义期望效用的决策权重和概率权重思想做了区分和缜密的阐释。其次,提出了情绪函数,构建出广义期望效用双矩阵博弈模型,证明了其纳什均衡的存在性。接着,运用数理分析的方法研究了情绪因子对纳什均衡的影响,并通过含参数的数字模拟以及实例分析对这种影响进行了深入讨论。在此基础上,通过实验的方法检验了情绪对决策的影响,结果表明情绪与博弈决策具有较强的相关性。最后,通过实验的方法给出了不同情绪类型参与人的情绪函数曲线分布,从而有力地支持了本文建立的广义期望效用双矩阵博弈模型,为博弈论发展提供了一种新的研究思路。(本文来源于《西安理工大学》期刊2009-03-01）
徐选华,陈晓红,王红伟,陈建二[6]（2008）在《一种基于残缺效用矩阵的大群体决策模型》一文中研究指出针对不同决策成员评价不同方案的大群体决策问题,首先将其视为残缺矩阵下的群体决策问题,提出了填补残缺矩阵的方法,将该问题转化为属性值以区间数形式给出的大群体决策问题,并形成群体关于决策方案的区间数效用矩阵。其次,将大群体成员进行聚类,根据聚类结果确定成员的权重,将该权重和区间数效用矩阵合成进而获得决策方案的排序向量。最后通过一个实例说明方法的实用性。(本文来源于《第叁届（2008）中国管理学年会——信息管理分会场论文集》期刊2008-11-01）
杨军,张兢,王当利,刘树义[7]（2005）在《基于效用矩阵的货物配载调整算法研究》一文中研究指出在对散货船自动配载系统进行研究的基础上,提出了效用矩阵的概念,并把它应用于散货船配载实际,解决了货物自动调整问题。文章介绍的方法还适用于集装箱船、杂货船等货物自动配载系统(本文来源于《交通与计算机》期刊2005年02期）
姜殿玉[8]（2004）在《一种2×2零化矩阵对策的正赢得效用(英文)》一文中研究指出如果矩阵对策同构于一个对策值为零的矩阵对策 ,那么后者称为前者的零化。对于一类 2× 2型零化矩阵对策 ,本文研究了当两个局中人各自使用不同的纯策略时 ,他们的正赢得效用的大小关系(本文来源于《青岛大学学报(自然科学版)》期刊2004年03期）
[9]（2004）在《覆盖矩阵交界处——VERITAS将“效用计算”理念落到实处》一文中研究指出在VERITAS“效用计算”矩阵上,横轴是用户关注数据应用的叁个核心:可用性、性能、自动化,竖轴是实施的叁个层次:存储、服务器和应用程序。在矩阵不同层次的交界上,VERITAS都有为用户提供实现效用计算的解决方案。在2004年VERITAS全球用户大会上(本文来源于《每周电脑报》期刊2004年28期）
效用矩阵论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对IP网络规模的日益扩大,数据流量监测对于网络设计和管理所起的作用日益增加。流量矩阵估计主要就是对通信网络中源节点和目的节点对之间的流量进行估算,从而为网络拓扑结构设计、链路容量规划和预测以及路由协议的实现等网络活动提供数据支持和判断依据。现阶段IP网络流量矩阵估计问题已经被越来越多的研究者关注。以目前的技术水平想直接测量流量矩阵是很困难的,目前主要采用间接估计流量矩阵的方法。通常流量矩阵、路由矩阵以及链路负载之间可以用线性方程Y=AX来表示,因此现在普遍将流量矩阵估计问题转化为从Y和A得出OD对之间的流量X值的数学统计推断问题。由于IP网络中,特别是IP骨干网络中,OD对的个数远远大于链路数,这导致方程Y=AX有无数组解,所以流量矩阵估计问题的难点在其高度病态特性。本文的第一部分正是针对流量矩阵估计问题的高度病态特性,通过建立Euclidean优化模型,寻找与某个给定初始流量矩阵的Euclidean距离最近的解作为流量矩阵的估计值。由于初始流量矩阵的选取对于流量矩阵估计问题的求解非常重要,针对现有初始流量矩阵生成方法的缺点,本文在高斯分布的基础上提出了一种新的初始流量矩阵生成方法。再此基础上以Euclidean优化模型为基础,提出了叁种推断流量矩阵的新方法。(1)基于奇异值分解和最优化方法来求解流量矩阵估计问题。通过对路由矩阵进行奇异值分解以及矩阵变换的方式,克服流量矩阵估计问题的病态特性。利用Euclidean距离作为最优化尺度建立优化模型进一步克服该问题的病态特性,并通过优化问题的极值求解获得流量矩阵的最优化估计值。(2)基于广义逆和协方差矩阵求解流量矩阵估计问题,通过广义逆表示流量矩阵估计值的通解,并引入协方差矩阵捕获网络流量的时间空间变化,利用Euclidean距离作为最优化尺度建立优化模型来克服流量矩阵问题的病态特性,最终通过递归计算获得时变网络下流量矩阵的最优化估计值,并给出了实现流量矩阵估计实时评估的步骤和方法。(3)针对MPLM的计算缺陷,利用满秩分解寻找一种更为简单清晰的方法对流量矩阵进行线性无关和线性相关部分的划分,并基于MPLM-Ⅰ方法提出新的流量矩阵估计在线评估方法。通过理论分析和仿真实验可知,本文所提出的新的设计方法比其它的相关算法的性能要好,且得出的流量矩阵估计结果与网络实际值更加接近。在论文的第二部分针对无线网络中效用最大化问题进行深入研究,基于无线传感器网络中生命周期最大化和应用性能即效用最大化,从生命周期和效用的权衡问题进行研究,提出了一个新的思路解决无线传感器网络中生命周期和应用性能的权衡问题。该方法主要利用字典方法作为无线传感器网络中生命周期和应用性能的权衡问题的解决方案的基本思路,通过递归推导网络的最大生命周期。然后在推导的生命周期约束下,将应用性能即网络效用最大化问题表示为优化问题,并再次使用字典方法来实现优化的速率分配。理论分析和仿真实验同样证明了该方法的正确性和有效性。论文的最后一部分总结全文,对前文所述的研究工作进行回顾,并根据目前的研究情况对未来的研究予以展望。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
效用矩阵论文参考文献
[1].王蕊.基于效用矩阵和索引的top-k高效用项目集挖掘研究[D].东北大学.2013
[2].陈功.IP网络中流量矩阵估计及无线网络中效用最大化问题的研究[D].华中师范大学.2012
[3].徐选华,李芳.一种面向属性残缺偏好效用矩阵的大群体决策方法[J].统计与决策.2010
[4].张韬.价值创新战略:基于组织学习矩阵影响的效用模式分析[J].企业活力.2009
[5].邢敏.广义期望效用双矩阵博弈理论及实验研究[D].西安理工大学.2009
[6].徐选华,陈晓红,王红伟,陈建二.一种基于残缺效用矩阵的大群体决策模型[C].第叁届（2008）中国管理学年会——信息管理分会场论文集.2008
[7].杨军,张兢,王当利,刘树义.基于效用矩阵的货物配载调整算法研究[J].交通与计算机.2005
[8].姜殿玉.一种2×2零化矩阵对策的正赢得效用(英文)[J].青岛大学学报(自然科学版).2004
[9]..覆盖矩阵交界处——VERITAS将“效用计算”理念落到实处[J].每周电脑报.2004
论文知识图
